CC BY
27
pISSN 2071-4688 eISSN 2311-8709
Финансовый капитал
АНАЛИЗ ДИНАМИКИ ФИНАНСОВОМ СОСТОЯТЕЛЬНОСТИ СТРАН БРИКС
Валерий Владиславович СМИРНОВ3', Алена Владимировна МУЛЕНДЕЕВАЬ
я кандидат экономических наук, доцент кафедры отраслевой экономики факультета управления и социальных
технологий, Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация
walera712006@mail.ru
https://orcid.org/0000-0002-6198-3157
SPIN-код: 3120-4077
ь старший преподаватель кафедры физической географии и геоморфологии историко-географического факультета, Чувашский государственный университет им. И.Н. Ульянова, Чебоксары, Российская Федерация al ena-mulende eva@yandex. ш ORCID: отсутствует SPIN-код: 9404-7292
' Ответственный автор
История статьи:
Получена 13.03.2018 Получена в доработанном виде 03.04.2018 Одобрена 17.04.2018 Доступна онлайн 27.06.2018
УДК 339.92, 339.97
а3, C43, E02, F01, F15
Ключевые слова:
амплитуда, полиномиальная аппроксимация, темпы прироста, факторный анализ, финансовая состоятельность
Аннотация
Предмет. Динамика финансовой состоятельности стран БРИКС. Цели. Проведение анализа динамики финансовой состоятельности стран БРИКС с оценкой темпов прироста комплекса взаимообусловленных финансово-экономических факторов, с последующей полиномиальной аппроксимацией. Методология. Основана на фундаментальных положениях теории и практики факторного анализа, финансово-экономических законах, результатах научных исследований в области равновесного и неравновесного странового развития мировой экономики.
Результаты. Проведена оценка GR с полиномиальной аппроксимацией ликвидных резервов банка по отношению к активам, широкой денежной массы, валютного курса, индекса-дефлятора, инфляции (потребительских цен), процентной ставки по кредитам (частный сектор), торгующихся отечественных компаний, выявлены страны с высокими и низкими GR, а также с высокой и низкой по абсолютным амплитудным значениям нестабильностью.
Область применения. Результаты целесообразно использовать в процессе формирования и корректировки международной политики и внешней торговли со странами БРИКС, а также совершенствования механизма их реализации. Выводы. Высокие GR: у Бразилии — ликвидные резервы банка по отношению к активам; ЮАР — широкая денежная масса, инфляция (потребительские цены); России — валютный курс, индекс-дефлятор, процентная ставка по кредитам (частный сектор); Китая — торгующиеся отечественные компании. Высокие абсолютные амплитудные значения нестабильности: у России к ликвидным резервам банка по отношению к активам, в широкой денежной массе, индексе-дефляторе, торгующихся отечественных компаний; Индии — в валютном курсе, процентной ставке по кредитам (частный сектор) и Китая — в инфляции (потребительские цены).
© Издательский дом ФИНАНСЫ и КРЕДИТ, 2018
Для цитирования: Смирнов В.В., Мулендеева А.В. Анализ динамики финансовой состоятельности стран БРИКС // Финансы и кредит. — 2018. — Т. 24, № 6. — С. 1261 — 1279. https://doi.org/10.24891/fc.24.6.1261
Введение
В условиях нарастающей мировой конкуренции, смены лидеров хозяйственной деятельности и изменения мироустройства
повышается необходимость организации и реализации новых форм сотрудничества между странами. Формируются разнообразные международные организации сотрудничества, отстаивающие консолидированно свои
интересы в нестабильном мироустройстве и усиливающейся мировой конкуренции.
Потенциал международных организаций сотрудничества требует постоянной его оценки. Результаты последующего анализа позволяют пересмотреть возможности самой организации и отдельных ее участников, а именно усилить позиции организации в мировой хозяйственной деятельности и влиянии на мироустройство.
Например, постоянный анализ (мониторинг) динамики финансовой состоятельности международной организацией сотрудничества позволит выявить, раскрыть и решить финансовые проблемы развития стран, входящих в организацию. Современное финансовое мироустройство многообразно и противоречиво. Это положение требует доступных и понятных для исследователей подходов к выявлению динамики финансовой состоятельности различных международных организаций сотрудничества и их участников.
Факторный анализ является одним из немногих подходов, соответствующих этим критериям, и применяется российскими учеными в процессе оценки
функционирования и развития субъектов хозяйствования экономических систем [1], в том числе анализа кредитоспособности заемщиков [2], формирования эконометрических моделей для анализа текущих тенденций и прогноза динамики на ближайшие годы [3], значимости воздействия факторов устойчивого развития на эффективность принятия инвестиционных решений [4], разработки системы индикаторов и применения их для оценки потенциала субъектов [5], создания моделей комплексной технико-экономической оценки использования новых и традиционных технологий [6], а также зарубежными — исследование необходимости учета европейских факторов при изучении поведения трансграничных банковских потоков [7], прогнозы о тенденциях уровня налоговой нагрузки и степени конвергенции налоговой нагрузки между странами [8], взаимосвязь между
бухгалтерским учетом и нормативно-правовой базой [9], комплексный подход к изучению выбора и последствий видов преференциальных соглашений об экономической интеграции [10], поляризация соседних регионов пространственно связанными изменениями в спросе на рабочую силу [11], рост и падение дефицита по текущим операциям в некоторых странах еврозоны и в странах Балтии [12], влияние институциональных реформ на рынок труда [13], последствия для различных стратегий в сдерживании роста кредитования [14], анализ прогнозов МВФ и фискального договора ЕС в обширной выборке стран [15], социальных трансфертов [16 — 19], оценки пространства возможностей и конечных достижений [20].
Анализ динамики финансовой состоятельности стран БРИКС [21—24] включает в себя оценку темпов прироста (Growth Rate — GR) комплекса взаимообусловленных финансово-экономических факторов, используемых Всемирным банком (МБРР и МАР) при составлении докладов (отчетов) (годовой отчет за 2017 г., доклад «Широкомасштабный подъем, но как долго?» (Broad-Based Upturn, but for How Long? и т.п.): ликвидных резервов банка по отношению к активам, широкой денежной массы, валютного курса, индекса-дефлятора, инфляции (потребительских цен), процентной ставки по кредитам (частный сектор), торгующихся отечественных компаний.
В процессе проведения анализа финансовой состоятельности стран БРИКС относительно GR комплекса взаимообусловленных финансово-экономических факторов используются показатели в связанном временном ряду с последующей полиномиальной аппроксимацией, которая более всего подходит для описания часто изменяющихся значений, для анализа многообразного сочетания факторов с нестабильной величиной. При использовании полиномиальной аппроксимации применяется шестая степень, которая может иметь не более пяти экстремумов, что для исследуемого
в р е м е н н о го п р ом е ж ут ка я в л я е т с я достаточным.
Анализ GR ликвидных резервов банка по отношению к активам
Приоритет в оценке GR ликвидных резервов банка по отношению к активам Всемирного банка отдается центральным банкам как организациям, отвечающим за денежно-кредитную политику и обеспечение работы платежной системы, регулирование и надзор в финансовом секторе в национальной экономике (группе стран). Результаты полиномиальной аппроксимации GR ликвидных резервов банка по отношению к активам приведем по убыванию абсолютных амплитудных значений (рис. 1):
• GR России:
у = 0,0223 х6 -- 0,8184 х5 +11,664 х4--81,628 х3+290,83 х2-489,1 х + 287,81, R2 = 0,572, среднее значение
GR 2006—2016 = -2,98;
• GR Бразилии:
у = -0,0055 х6 + 0,1792 х 5-2,2779 х4 + +14,286 х3- 44,428 х2 + 55,305 х - 6,4944, R2 = 0,506, среднее значение
GR 2006—2016 = 4,18;
• GR ЮАР:
у = - 0,0005 х6 + 0,0069 х5+0,104 х4-- 2,5698 х3 + 18,692 х2 - 54,902 х +49,092, R2 = 0,5038, среднее значение
GR 2006-2016 = 0,92.
Отсутствие аналитических данных Всемирного банка по Китаю и Индии касательно ликвидных резервов банка по отношению к активам связаны со следующими положениями: Народный банк Китая (центральный банк) без надзорных функций за банками и относительно закрытой финансовой системой; Центральный банк Индии — «Резервный банк» — является банкиром Правительства Индии. Эти положения не дают Всемирному банку оценить ликвидные резервы банков по отношению к активам, но в то же время не
являются поводом для отказа учета данного фактора при анализе финансовой состоятельности других стран БРИКС.
Исходя из изложенных результатов Россия наиболее нестабильна в своих ликвидных резервах банка по отношению к активам с отрицательным GR. Бразилия
предпочтительней ЮАР по амплитудным значениям, но хуже по GR.
Анализ GR широкой денежной массы
Результаты полиномиальной аппроксимации GR широкой денежной массы приведем по убыванию абсолютных амплитудных значений (рис. 2):
• GR ЮАР:
у = - 0,0796 х6+ 3,0804 х5 - 46,196 х 4 + + 336,86 х3-1227,6 х2+2055,3 х -1171,3, R2 = 0,2912, среднее значение GR 2006—2016 = 18,44;
• GR Китая:
у = 0,024 х6 - 0,7706 х5+9,2135 х4 --50,445 х3 +125,1 х2-119,97 х +24,895, R2 = 0,4886, среднее значение
GR 2006—2016 = -0,31;
• GR России:
у = -0,0234 х6+0,9843 х5 --16,161 х4 + +130,72 х3- 539,95 х2 +1054,3 х - 734,93, R2 = 0,6642, среднее значение
GR 2006—2016 = -9,1;
• GR Индии:
у = 0,0031 х6 - 0,0928 х5 + 0,9781 х4 -- 3,7499х3- 2,7833 х2+47,386 х - 76,292, R2 = 0,5036, среднее значение
GR 2006—2016 = -4,61;
• GR Бразилии:
у = 0,002 х6 - 0,0697 х5 + 0,8341 х4 --3,6193х3- 0,1221 х2+ 27,014х- 21,596, R2 = 0,0727, среднее значение
GR 2006—2016 = 0,36.
Исходя из изложенных результатов ЮАР наиболее нестабильна в широкой денежной
массе с высокими GR относительно других стран. Бразилия предпочтительней ЮАР, Китая, России и Индии по амплитудным значениям.
Анализ GR валютного курса
Результаты полиномиальной аппроксимации GR валютного курса по убыванию абсолютных амплитудных значений (рис. 3):
• GR Индии:
у = 0,0092 хв - 0,3292 х5 + 4,5981 х4 --31,354 x3+106,99 x2—165,72 x+91,51, R2 = 0,4649, среднее значение
GR 2006—2016 = 4,11;
• GR ЮАР:
у = 0,0075 x6 - 0,2879 x5 + 4,2574 x4 --30,167 x3 + 104,26 x2-161,36 x+99,771, R2 = 0,6766, среднее значение
GR 2006—2016 = 8,35;
• GR России
у=-0,0057 x6+ 0,2735 x 5-5,0495 x4+ + 45,099 x3-199,88 x2 + 393,27 x-222,46, R2 = 0,8087, среднее значение
GR 2006—2016 = 9,55;
• GR Бразилии:
у = -0,0052 x6 + 0,2118 x5-3,443 x 4 + +28,044 x3 -117,87 x2+228,67 x- 128,86, R2 = 0,6884, среднее значение
GR 2006—2016 = 4,34;
• GR Китая:
у = 0,0003 х6 - 0,0061 х5+0,0482 х4 --0,2338 х3 + 1,6334 х2-8,6081 х + 13,745, R2 = 0,8278, среднее значение
GR 2006—2016 = -1,82.
Индия наиболее нестабильна в валютном курсе с положительным GR. Китай предпочтительней ЮАР, России, Бразилии и Индии не только по амплитудным значениям, но и по отрицательному GR.
Анализ GR индекса-дефлятора
Результаты полиномиальной аппроксимации GR индекса-дефлятора по убыванию абсолютных амплитудных значений (рис. 4):
• GR России:
у = -0,0081 х6 + 0,2914 х5-4,0412 х4 + + 27,152х3-90,883х2+140,57х- 69,646, R2 = 0,5128, среднее значение GR 2006—2016 = 10,96;
• GR Китая:
у = -0,0034 х6+0,1158 х5-1,5181 х4 + + 9,4915 х3- 28,796 х2+39,069 х - 17,281, R2 = 0,6496, среднее значение
GR 2006—2016 = -3,75;
• GR ЮАР:
у = 0,0004 х6-0,0173 х5+0,2835 х4 --2,2369 х3+8,9031 х2-16,627 х +16,673, R2 = 0,9443, среднее значение
GR 2006—2016 = 6,68;
• GR Бразилии:
у = 0,0002 х6 - 0,0066 х5+0,082 х4 - 0,51 х3 + +1,7276 х2-3,1303 х+10,185, R2 = 0,548, среднее значение
GR 2006—2016 = 7,78;
• GR Индии:
у = 0,0002 х6 - 0,01 х5+0,1993 х4 -1,9717 х3 + + 9,7215 х2- 20,206 х +15,939, R2 = 0,8866, среднее значение
GR 2006—2016 = 6,09.
Россия наиболее нестабильна в индексе-дефляторе с высоким положительным GR. Индия предпочтительней России, Китая, ЮАР и Бразилии по амплитудным значениям, но по GR хуже Китая.
Анализ GR инфляции (потребительских цен)
Результаты полиномиальной аппроксимации GR инфляции (потребительских цен) по убыванию абсолютных амплитудных значений (рис. 5):
• GR Китая:
у = -0,0675 х6 + 1,7446 х5-14,259 х4 + +28,303 х 3+121,07 х2-495,81 х+404,98, R2 = 0,5821, среднее значение
GR 2006—2016 = -41,44;
• GR Индии:
у = 0,0335 х6-1,2131 х5 + 17,13 х 4-119,05 х3 + 421,56 х2-696,81 х + 381,8, R2 = 0,7521, среднее значение
GR 2006—2016 = 4,69;
• GR России:
у = -0,023 х6+ 0,9048 х5-14,331 х4 + + 115,58 х3-487,99 х2+972,32 х-636,97, R2 = 0,6038, среднее значение
GR 2006—2016 = 3,97;
• GR Бразилии:
у = -0,0116 х6+0,4401 х5-6,7033 х4 + + 51,42 х3-203,22 х2 + 372,62 х-215,88, R2 = 0,4516, среднее значение
GR 2006—2016 = 5,67;
• GR ЮАР:
у = 0,0003 х6-0,1539 х5+4,4274 х 4-47,513 х3 + 228,53 х2- 475,96 х + 328,77, R2 = 0,7276, среднее значение
GR 2006— 2016 = 11,34.
Китай более нестабилен в инфляции (потребительские цены) с высоким отрицательным GR. ЮАР предпочтительней Китая, Индии, России и Бразилии по амплитудным значениям, но по GR значительно им уступает.
Анализ GR процентной ставки по кредитам (частный сектор)
Результаты полиномиальной аппроксимации GR процентной ставки по кредитам (частный сектор) по убыванию абсолютных амплитудных значений (рис. 6):
• GR Индии:
у = -0,0128 х6+ 0,4209 х5 - 5,224 х4 + + 30,777 х3-88,842 х2 +117,92 х-58,19, R2 = 0,454, среднее значение
GR 2006—2016 = -0,01;
• GR Бразилии:
у = -0,0116 х6+0,4713 х5-7,5202 х 4 + + 58,964 х3-231,31 х2+401,74 х-204,08, R2 = 0,7593, среднее значение
GR 2006—2016 = 0,97;
• GR Китая:
у = -0,0114 х6+ 0,3891 х5-4,9576 х4 + + 29,124 х3 - 77,831 х2 + 80,761 х - 29,437, R2 = 0,461, среднее значение
GR 2006—2016 = -1,13;
• GR России:
у = 0,0099 х6-0,3147 х 5+3,4913 х4 --14,309 х3 + 0,7993 х2+ 102,24 х -109,36, R2 = 0,6692, среднее значение
GR 2006—2016 = 3,66;
• GR ЮАР:
у = -0,0039 х 6+ 0,1012 х5-0,8567 х4+ + 2,2899 х3+2,6526 х2- 20,631 х+27,395, R2 = 0,8233, среднее значение
GR 2006—2016 = 0,62.
Индия более нестабильна в процентной ставке по кредитам (частный сектор) с отрицательным GR. ЮАР предпочтительней Бразилии, Китая и России по амплитудным значениям, но по снижению GR уступает Индии и Китаю.
Анализ GR торгующихся отечественных компаний
Результаты полиномиальной аппроксимации GR торгующихся отечественных компаний по убыванию абсолютных амплитудных значений (рис. 7):
• GR России:
у = -0,0149 х6+ 0,5883 х5- 9,0089 х 4 + + 66,891 х3- 245,8 х2+403,24 х - 222, R2 = 0,3155, среднее значение
GR 2006—2016 = -0,13;
• GR Китая:
у = -0,008 х6+ 0,2988 х5-4,3281 х4+ + 30,288 х3 --104,36 х2+160,44 х - 74,884, R2 = 0,7486, среднее значение
GR 2006—2016 = 7,63;
• GR Бразилии:
у = -0,0051 х6 + 0,1712 х5-2,2192 х4 + +14,022 х3- 44,795 х2+66,97 х -36,582, R2 = 0,7198, среднее значение
GR 2006—2016 = -0,01;
• GR ЮАР:
у = -0,0032 х6 + 0,1166 х5-1,6329 х 4 + +11,241 х3- 39,328 х2+64,45 х - 39,259, R2 = 0,789, среднее значение
GR 2006—2016 = --= -1,21;
• GR Индии:
у=- 0,0015 х6 + 0,0586 х5 - 0,8905 х4+ + 6,7992 х3-27,041 х2 + 51,088 х-30,33, R2 = 0,9773, среднее значение
GR 2006— 2016 = 1,85.
Россия более нестабильна в торгующихся отечественных компаниях с отрицательным GR. Индия предпочтительней России, Китая, Бразилии и ЮАР по амплитудным значениям, но по GR уступает Китаю.
Сводный анализ динамики финансовой состоятельности стран БРИКС
Сводный анализ GR ликвидных резервов банка по отношению к активам, широкой денежной массы, валютного курса, индекса-дефлятора, инфляции (потребительских цен), процентной ставки по кредитам (частный сектор), торгующихся отечественных компаний, с последующей полиномиальной аппроксимацией, выявил следующие положения динамики финансовой
состоятельности стран БРИКС (рис. 1— 7).
1. Высокие GR2006—20l6:
- Бразилия — ликвидные резервы банка по отношению к активам GR2006—2016 = 4,18;
- ЮАР — широкая денежная масса GR 2006—2016 = 18,44, инфляция (потребительские цены) GR 2006—2016 = 11,34;
- Россия — валютный курс GR2006—2016 = 9,55, индекс-дефлятор GR2006—20l6 = 10,96, процентная ставка по кредитам (частный сектор) GR 2006—2016 = 3,66;
- Китай — торгующиеся отечественные компании GR 2006—2016 = 7,63.
2. Низкие GR2006—20l6:
- Россия — ликвидные резервы банка по отношению к активам GR 2006—2016 = -2,98, широкая денежная масса GR2006—20l6 = -9,1;
- Китай — валютный курс GR 2006—2016 = -1,82, индекс-дефлятор GR2006—20l6 = -3,75, инфляция (потребительские цены) GR 2006—2016 = -41,44, процентная ставка по кредитам (частный сектор) GR 2006—2016 = -1,13;
- ЮАР — торгующиеся отечественные компании, GR2006—20l6 = -1,21.
3. Высокие абсолютные амплитудные
значения нестабильности:
- Россия в ликвидных резервах банка по отношению к активам, в широкой денежной массе, индексе-дефляторе, торгующихся отечественных компаний;
- Индия — в валютном курсе, процентной ставке по кредитам (частный сектор);
- Китай — в инфляции (потребительские цены).
4. Низкие абсолютные амплитудные значения
нестабильности:
- ЮАР — по ликвидным резервам банка по отношению к активам, инфляции (потребительских цен), процентной ставке по кредитам (частный сектор);
- Бразилия — по широкой денежной массе;
- Китай — в валютном курсе;
- Индия — в индексе-дефляторе, торгующихся отечественных компаниях.
Выводы
В результате проведенного анализа динамики финансовой состоятельности стран БРИКС с использованием полиномиальной аппроксимации по GR комплекса взаимообусловленных финансово-экономических факторов, выявлены высокие GR2006—20l6: у Бразилии — ликвидные резервы банка по отношению к активам; ЮАР — широкая денежная масса, инфляция (потребительские цены); России — валютный курс, индекс-дефлятор, процентная ставка по кредитам (частный сектор); Китая — торгующиеся отечественные компании. Высокие абсолютные амплитудные значения нестабильности: у России к ликвидным резервам банка по отношению к активам, в широкой денежной массе, индексе-дефляторе, торгующихся отечественных компаний; у Индии — в валютном курсе, процентной ставке по кредитам (частный сектор) и Китая — в инфляции (потребительские цены).
В результате анализа динамики финансовой состоятельности стран БРИКС с оценкой GR и последующей полиномиальной аппроксимацией выявлены высокие GR2006—20l6 — ЮАР и Россия, низкие GR2006—20l6 — Китай, а также высокие абсолютные амплитудные значения нестабильности у России и Индии, низкие -ЮАР.
Высокие значения у России GR2006—2016 валютного курса, индекса-дефлятора, процентных ставок по кредитам (частный сектор) приводят к притоку спекулятивного (короткого) иностранного капитала и повышению импорта из Китая. Это существенно сказывается на повышении амплитудных значений нестабильности в инфляции (потребительских цен) у Китая. Китай становится доминантом в регулировании девальвационных процессов и стабилизации собственных GR по финансовой состоятельности, которые в 2006 — 2016 гг. склонны к замедлению.
Для России дружба с Китаем приводит к повышению риска нестабильности финансовой системы в зависимости от темпов развития китайской экономики. Китай получает партнера, способного гасить мировые конъюнктурные колебания, что положительно не только для Китая, но и для меньших экономик — ЮАР и Бразилии. Индия в связке БРИКС идет по пути России, поглощая колебания в экономике Китая.
Таким образом, в БРИКС выстраивается уровневая доминанта GR финансовой состоятельности — высший — Китай (определяющий бенефициар), средний — Россия и Индия (демпферы) и низший — ЮАР и Бразилия (мини-бенефициары).
Рисунок 1
GR ликвидных резервов банка по отношению к активам Figure 1
GR of bank liquid reserves vs assets
30 25 20 15 10 5 0 -5 -10 -15 -20 -25 -30 -35
I 2.II
I
2CLol-1
12,35-
007 2Ш»8-1 2009 201
--------------------------------.
ш
•___________ 12.-.-.
I
1 1,41
£ £ 3 ra ~o
tu N 8-1
■ Бразилия |ЮАР □ Россия
Источник: рассчитано и построено автором с использованием системы показателей Всемирного банка. URL: http://data.trendeconomy.ru/dataviewer/wb/wbdAvdi?
kf=WDI&time_period=2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=BRA,CHN,IND,RUS,ZAF&series=FD_RES_LIQU_AS_ZS Source: Authoring, based on data of the World Bank's system of indicators. URL: http://data.trendeconomy.ru/dataviewer/wb/wbd/wdi?
kf=WDI&time_period=2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=BRA,CHN,IND,RUS,ZAF&series=FD_RES_LIQU_AS_ZS
z
и
CD CD
00 чО ГМ
Рисунок 2
GR широкой денежной массы Figure 2
CTN чО гм
ач
tN
чО
tN
О tN
(J ■Q С С
с с с
300
250 -
200 -
150 -
100 -
293,74
-100 -
-150 ±
гч ^
£ £ 3 га 'О ~о
щ N 8-1
Е
1/1 >
>
■ Индия Китай □ Бразилия ■ ЮАР □ Россия
Источник: рассчитано и построено автором с использованием системы показателей Всемирного банка. URL: http://data.trendeconomy.ru/dataviewerAvb/wbd/wdi?
kf=WDI&time_period=2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=BRA,CHN,IND,RUS,ZAF&series=FM_LBL_BMNY_ZG
Source: Authoring, based on data of the World Bank's system of indicators. URL: http://data.trendeconomy.ru/dataviewer/wb/wbd/wdi? kf=WDI&time_period=2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=BRA,CHN,IND,RUS,ZAF&series=FM_LBL_BMNY_ZG
z
и
CD CD
Рисунок 3
GR валютного курса
Figure 3 GR of FX rate
58,78
l.'/.ll
¡Индия .' "Китай □ Бр ази щя |ЮАР []Россия
Источник: рассчитано и построено автором с использованием системы показателей Всемирного банка. URL:http://data.trendeconomy.ru/dataviewer/Wb/wbd/wdi? kf=WDI&time_period=2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=BRA,CHN,IND,RUS,ZAF&series=PA_NUS_FCRF
Source: Authoring, based on data of the World Bank's system of indicators. URL: http://data.trendeconomy.ru/dataviewer/wb/wbd/wdi? kf=WDI&time_period=2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=BRA,CHN,IND,RUS,ZAF&series=PA_NUS_FCRF
ГЧ ^
£ £ 3 ra ~o
tu N 8-1
z
и
CD CD
О
ГМ
Рисунок 4
GR индекса-дефлятора
Figure 4
GR of deflator index
ГЧ ^
£ £ 3 ra
tu N
g" I
I Индия Китай □ Бразшшя ■ ЮАР □Россия
Источник: рассчитано и построено автором с использованием системы показателей Всемирного банка URL:http://data.trendeconomy.ru/dataviewerAvb/wbd/wdi?
kf=WDI&time_period=2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=BRA,CHN,IND,RUS,ZAF&series=NY_GDP_DEFL_ZS
Source: Authoring, based on data of the World Bank's system of indicators. URL: http://data.trendeconomy.ru/dataviewer/Wb/wbd/wdi? kf=WDI&time_period=2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=BRA,CHN,IND,RUS,ZAF&series=NY_GDP_DEFL_ZS
z
и
ai ai
Рисунок 5
GR инфляции (потребительских цен) Figure 5
GR of inflation (consumer prices)
LOO
-200 -
-300
-600
44,72 52,93
5бфЩ7Т
i, jLi^.m-и,
30.24
■
3,11
10,25
63,25
гз,^'7;1"
.17 Щок : ПК^
-38,20 : : -4ЬШ,29
run
33,38
■11 П-t
. 1—1 îau
13,06 Sil3
I I—I ^m I—
5,10
-51,49
UVtF
«Si U2C
37,8839,17 ,18"Q,70
20U* -24$j&«21 1 12016 -54,58
--------571,-52
I Индия ,_ Китай □ Бразилия |ЮАР щРоссия
£ £ 3 га ~о
tu N g-1
Источник: рассчитано и построено автором с использованием системы показателей Всемирного банка. URL:http://data.trendeconomy.ru/dataviewerAvb/wbd/wdi?
kf=WDI&time_period=2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=BRA,CHN,IND,RUS,ZAF&series=FP_CPI_TOTL_ZG
Source: Authoring, based on data of the World Bank's system of indicators. URL: http://data.trendeconomy.ru/dataviewer/wb/wbd/wdi? kf=WDI&time_period=2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=BRA,CHN,IND,RUS,ZAF&series=FP_CPI_TOTL_ZG
z
и
ai ai
гм гм
Рисунок 6
GR процентной ставки по кредитам (частный сектор) Figure 6
GR of interest rate on loans (private sector)
ГМ
41,06
tN
MD tN
О tN
<S
■a с a
с a с
£ £ 3 ra
tu N
8-1
I Индия Китай □ Бразилия иЮАР □ Россия
Е
1/1 >
>
Источник: рассчитано и построено автором с использованием системы показателей Всемирного банка. URL:http://data.trendeconomy.ru/dataviewerAvb/wbd/wdi?
kf=WDI&time_period=2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=BRA,CHN,IND,RUS,ZAF&series=FR_INR_LEND
Source: Authoring, based on data of the World Bank's system of indicators. URL: http://data.trendeconomy.ru/dataviewer/wb/wbd/wdi? kf=WDI&time_period=2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=BRA,CHN,IND,RUS,ZAF&series=FR_INR_LEND
z
и
CD CD
Рисунок 7
GR процентной ставки по кредитам (частный сектор) Figure 7
GR of interest rate on loans (private sector)
-JO -40 -5 0
r-l ^
£ £ 3 ra ~o
tu N 8-1
I Индия .'.'Китай щБразилия и ЮАР □ Россия
Источник: рассчитано и построено автором с использованием системы показателей Всемирного банка. URL:http://data.trendeconomy.ru/dataviewer/Wb/wbd/wdi?
кГ=ШБ1&йте_репоа=2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=BRA, СНЫ, 1ШДиБ7АР8кепе5=СМ_МКТ_ЬООМ_ N0
Z
и
CD CD
Source: Authoring, based on data of the World Bank's system of indicators. URL: http://data.trendeconomy.ru/dataviewer/wbAvbd/wdi?
kf=WDI&time_period=2005,2006,2007,2008,2009,2010,2011,2012,2013,2014,2015,2016&ref_area=BRA,CHN,IND,RUS,ZAF&series=CM_MKT_LDOM NO
■4-
ГМ
Список литературы
1. Любушин Н.П., Бабичева Н.Э., Лылов А.И. Экономический анализ устойчивого развития субъектов хозяйствования в условиях цикличности // Экономический анализ: теория
и практика. 2018. Т. 17. № 1. С. 4-17. URL: https://doi.org/10.24891/ea.17.1.4
2. Любушин Н.П., Кондратьев Р.Ю. Современные концепции и подходы в экономическом анализе кредитоспособности заемщиков // Финансовая аналитика: проблемы и решения. 2017. Т. 10. № 12. С. 1324-1345. URL: https://doi.org/10.24891/fa.10.12.1324
3. Мицек С.А., Мицек Е.Б. Экономический рост, инфляция, инвестиции и доходы в Российской Федерации: анализ и прогноз на основе эконометрической модели // Экономический анализ: теория и практика. 2018. Т. 17. № 1. С. 18-29. URL: https://doi.Org/10.24891/ea.17.1.18
4. Ефимова О.В. Интеграция аспектов устойчивого развития в процесс обоснования инвестиционных решений // Экономический анализ: теория и практика. 2018. Т. 17. № 1. С. 48-65. URL: https://doi.Org/10.24891/ea.17.1.48
5. Леонов А.В., Пронин А.Ю. Методология управления созданием высокотехнологичной продукции на этапах формирования научно-технического задела // Национальные интересы: приоритеты и безопасность. 2018. Т. 14. № 2. С. 200 — 220.
URL: https://doi.org/10.24891/ni.14.2.200
6. Cerutti E.M., Claessens S., Ratnovski L. Global Liquidity and Cross-Border Bank Flows. Economic Policy, 2017, vol. 32, iss. 89, pp. 81-125. URL: https://doi.org/10.1093/epolic/eiw018
7. Stewart K., Webb M. International Competition in Corporate Taxation: Evidence from the OECD Time Series. Economic Policy, 2006, vol. 21, iss. 45, pp. 154-201.
URL: https://doi.org/10.1111/j.1468-0327.2006.00156.x
8. Ellul A., Jotikasthira C., Lundblad C.T., Wang Y. Mark-to-Market Accounting and Systemic Risk: Evidence from the Insurance Industry. Economic Policy, 2014, vol. 29, iss. 78, pp. 297-341. URL: https://doi.org/10.1111/1468-0327.12030
9. Egger P., Wamser G. Multiple Faces of Preferential Market Access: Their Causes and Consequences. Economic Policy, 2013, vol. 28, iss. 73, pp. 143-187.
URL: https://doi.org/10.1111/1468-0327.12003
10. Overman H.G., Puga D. Unemployment Clusters Across Europe's Regions and Countries. Economic Policy, 2002, vol. 17, iss. 34, pp. 115-148.
URL: https://doi.org/10.1111/1468-0327.00085
11. Joong Shik Kang, Shambaugh J.C. The Rise and Fall of European Current Account Deficits. Economic Policy, 2016, vol. 31, iss. 85, pp. 153-199. URL: https://doi.org/10.1093/epolic/eiv018
12. Boeri T., Garibaldi P. Beyond Eurosclerosis. Economic Policy, 2009, vol. 24, iss. 59, pp. 409-461. URL: https://doi.org/10.1111/j.1468-0327.2009.00225.x
13.Dell'Ariccia G., Igan D., Laeven L., Tong H. Credit Booms and Macrofinancial Stability. Economic Policy, 2016, vol. 31, iss. 86, pp. 299-355. URL: https://doi.org/10.1093/epolic/eiw002
14. EichenGReen B., Panizza U. A Surplus of Ambition: Can Europe Rely on Large Primary Surpluses to Solve Its Debt Problem? Economic Policy, 2016, vol. 31, iss. 85, pp. 5-49.
URL: https://doi.org/10.1093/epolic/eiv016
15. Stifel D., Christiaensen L. Tracking Poverty over Time in the Absence of Comparable Consumption Data. The World Bank Economic Review, 2007, vol. 21, iss. 2, pp. 317-341. URL: https://doi.org/10.1093/wber/lhm010
16. Duclos J.-Y., Sahn D., Younger S.D. Robust Multidimensional Spatial Poverty Comparisons in Ghana, Madagascar, and Uganda. The World Bank Economic Review, 2006, vol. 20, iss. 1, pp. 91-113. URL: https://doi.org/10.1093/wber/lhj005
17. Budina N., van Wijnbergen S. Quantitative Approaches to Fiscal Sustainability Analysis: A Case Study of Turkey since the Crisis of 2001. The World Bank Economic Review, 2009, vol. 23, iss. 1, pp. 119-140. URL: https://doi.org/10.1093/wber/lhn011
18. Karlan D., Thuysbaert B. Targeting Ultra-poor Households in Honduras and Peru. The World Bank Economic Review, 2016, no. lhw036. URL: https://doi.org/10.1093/wber/lhw036
19. Peragine V., Palmisano F., Brunori P. Economic GRowth and Equality of Opportunity. The World Bank Economic Review, 2014, vol. 28, iss. 2, pp. 247-281.
URL: https://doi.org/10.1093/wber/lht030
20. Burges S. As potencias emergentes na construyo da multipolaridade inclusiva: uma abordagem comparativa das políticas externas dos BRICS [Emerging powers and the construction of inclusive multipolarity: a comparative study of the BRICS]. Edited by Paulo M. Wache, Irae Baptista Lundin, Valter Fainda and Sérgio Gomes. International Affairs, 2016, vol. 92, iss. 1, pp. 230-231. URL: https://doi.org/10.1111/1468-2346.12533
21. Goldstein A. Structural change and industrial development in the BRICS. Edited by Wim Naudé, Adam Szirmai and Nobuya Haraguchi. International Affairs, 2015, vol. 91, iss. 6, pp. 1427-1428. URL: https://doi.org/10.1111/1468-2346.12470
22. Burges S.W. The BRICS and the future of global order. By Oliver Stuenkel. International Affairs, 2015, vol. 91, iss. 4, pp. 878-879. URL: https://doi.org/10.1111/1468-2346.12357
23. Hopewell K. The BRICS - Merely a Fable? Emerging Power Alliances in Global Trade Governance. International Affairs, 2017, vol. 93, iss. 6, pp. 1377-1396.
URL: https://doi.org/10.1093/ia/iix192
24. Pant H.V. Can BRICS Shape a New World Order? International Studies Review, 2016, vol. 18, iss. 4, pp. 731-732. URL: https://doi.org/10.1093/isr/viw049
Информация о конфликте интересов
Мы, авторы данной статьи, со всей ответственностью заявляем о частичном и полном отсутствии фактического или потенциального конфликта интересов с какой бы то ни было третьей стороной, который может возникнуть вследствие публикации данной статьи. Настоящее заявление относится к проведению научной работы, сбору и обработке данных, написанию и подготовке статьи, принятию решения о публикации рукописи.
pISSN 2071-4688 Financial Capital
eISSN 2311-8709
ANALYZING CHANGES IN FINANCIAL SOUNDNESS OF THE BRICS COUNTRIES Valerii V. SMIRNOV^, Alena V. MULENDEEVAb
a I.N. Ulianov Chuvash State University, Cheboksary, Chuvash Republic walera712006@mail.ru https://orcid.org/0000-0002-6198-3157
b I.N. Ulianov Chuvash State University, Cheboksary, Chuvash Republic al ena-mulende eva@yandex. ru ORCID: not available
• Corresponding author
Article history:
Received 13 March 2018 Received in revised form 3 April 2018 Accepted 17 April 2018 Available online 27 June 2018
JEL classification: C13, C43, E02, F01, F15
Keywords: amplitude, polynomial approximation, growth rate, factor analysis, financial viability
© Publishing house FINANCE and CREDIT, 2018
, Russian Federation
, Russian Federation
Abstract
Subject The article reviews the financial soundness of the BRICS countries. Objectives Our aim is to analyze changes in the BRICS countries' solvency with evaluation of the growth rate (GR) of a set of mutually conditioned financial and economic factors and subsequent polynomial approximation.
Methods The methodology of the study rests on fundamental provisions of the theory and practice of factor analysis, financial and economic laws, findings in the field of equilibrium and non-equilibrium development of countries in the world economy. Results The analysis of trends in the financial soundness of the BRICS countries with GR assessment and polynomial approximation of liquid bank reserves versus assets, broad money supply, exchange rate, deflator index, inflation rate, consumer prices, interest rates on loans (private sector) of listed domestic companies unveiled countries with high and low GR for 2006-2016, as well as high and low instability by absolute amplitude value. Conclusions It is practicable to use the findings in the process of formation and adjustment of international policy and foreign trade with the BRICS countries, and for improving the mechanism of their implementation.
Please cite this article as: Smirnov V.V., Mulendeeva A.V. Analyzing Changes In Financial Soundness of the BRICS Countries. Finance and Credit, 2018, vol. 24, iss. 6, pp. 1261 — 1279. https://doi.org/10.24891/fc.24.6.1261
References
1. Lyubushin N.P., Babicheva N.E., Lylov A.I. [Economic analysis of business entities' sustainable development under cyclicality]. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika = Economic Analysis: Theory and Practice, 2018, vol. 17, no. 1, pp. 4-17. (In Russ.)
URL: https://doi.org/10.24891/ea.17.L4
2. Lyubushin N.P., Kondrat'ev R.Yu. [The modern concept and approaches in the economic analysis of the creditworthiness of borrowers]. Finansovaya analitika: problemy i resheniya = Financial Analytics: Science and Experience, 2017, vol. 10, no. 12, pp. 1324-1345.
URL: https://doi.org/10.24891/fa.10.12.1324 (In Russ.)
3. Mitsek S.A., Mitsek E.B. [Economic growth, inflation, investments and incomes in the Russian Federation: Econometric model-based analysis and forecast]. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika = Economic Analysis: Theory and Practice, 2018, vol. 17, no. 1, pp. 18-29. (In Russ.) URL: https://doi.org/10.24891/ea.17.L18
4. Efimova O.V. [Integrating the aspects of sustainable development into the investment decision validation process]. Ekonomicheskii analiz: teoriya i praktika = Economic Analysis: Theory and Practice, 2018, vol. 17, no. 1, pp. 48-65. (In Russ.) URL: https://doi.org/10.24891/ea.17.L48
5. Leonov A.V., Pronin A.Yu. [The methodology for managing high-tech production during the formation of Science and Technology knowledge resources]. Natsionalnye interesy: prioritety i bezopasnost' = National Interests: Priorities and Security, 2018, vol. 14, no. 2, pp. 200-220. (In Russ.) URL: https://doi.org/10.24891/ni.14.2.200
6. Cerutti E.M., Claessens S., Ratnovski L. Global Liquidity and Cross-Border Bank Flows. Economic Policy, 2017, vol. 32, iss. 89, pp. 81-125. URL: https://doi.org/10.1093/epolic/eiw018
7. Stewart K., Webb M. International Competition in Corporate Taxation: Evidence from the OECD Time Series. Economic Policy, 2006, vol. 21, iss. 45, pp. 154-201.
URL: https://doi.org/10.1111/j.1468-0327.2006.00156.x
8. Ellul A., Jotikasthira C., Lundblad C.T., Wang Y. Mark-to-Market Accounting and Systemic Risk: Evidence from the Insurance Industry. Economic Policy, 2014, vol. 29, iss. 78, pp. 297-341. URL: https://doi.org/10.1111/1468-0327.12030
9. Egger P., Wamser G. Multiple Faces of Preferential Market Access: Their Causes and Consequences. Economic Policy, 2013, vol. 28, iss. 73, pp. 143-187.
URL: https://doi.org/10.1111/1468-0327.12003
10. Overman H.G., Puga D. Unemployment Clusters across Europe's Regions and Countries. Economic Policy, 2002, vol. 17, iss. 34, pp. 115-148.
URL: https://doi.org/10.1111/1468-0327.00085
11. Joong Shik Kang, Shambaugh J.C. The Rise and Fall of European Current Account Deficits. Economic Policy, 2016, vol. 31, iss. 85, pp. 153-199. URL: https://doi.org/10.1093/epolic/eiv018
12. Boeri T., Garibaldi P. Beyond Eurosclerosis. Economic Policy, 2009, vol. 24, iss. 59, pp. 409-461. URL: https://doi.org/10.1111/j.1468-0327.2009.00225.x
13. Dell'Ariccia G., Igan D., Laeven L., Tong H. Credit Booms and Macrofinancial Stability. Economic Policy, 2016, vol. 31, iss. 86, pp. 299-355. URL: https://doi.org/10.1093/epolic/eiw002
14. Eichengreen B., Panizza U. A Surplus of Ambition: Can Europe Rely on Large Primary Surpluses to Solve Its Debt Problem? Economic Policy, 2016, vol. 31, iss. 85, pp. 5-49.
URL: https://doi.org/10.1093/epolic/eiv016
15. Stifel D., Christiaensen L. Tracking Poverty over Time in the Absence of Comparable Consumption Data. The World Bank Economic Review, 2007, vol. 21, iss. 2, pp. 317-341. URL: https://doi.org/10.1093/wber/lhm010
16. Duclos J.-Y., Sahn D., Younger S.D. Robust Multidimensional Spatial Poverty Comparisons in Ghana, Madagascar, and Uganda. The World Bank Economic Review, 2006, vol. 20, iss. 1, pp. 91-113. URL: https://doi.org/10.1093/wber/lhj005
17. Budina N., van Wijnbergen S. Quantitative Approaches to Fiscal Sustainability Analysis: A Case Study of Turkey since the Crisis of 2001. The World Bank Economic Review, 2009, vol. 23, iss. 1, pp. 119-140. URL: https://doi.org/10.1093/wber/lhn011
18. Karlan D., Thuysbaert B. Targeting Ultra-poor Households in Honduras and Peru. The World Bank Economic Review, 2016, no. lhw036. URL: https://doi.org/10.1093/wber/lhw036
19. Peragine V., Palmisano F., Brunori P. Economic Growth and Equality of Opportunity. The World Bank Economic Review, 2014, vol. 28, iss. 2, pp. 247-281.
URL: https://doi.org/10.1093/wber/lht030
20. Burges S. As potências emergentes na construçao da multipolaridade inclusiva: uma abordagem comparativa das políticas externas dos BRICS [Emerging powers and the construction of inclusive multipolarity: a comparative study of the BRICS]. Edited by Paulo M. Wache, Iraê Baptista Lundin, Valter Fainda and Sérgio Gomes. International Affairs, 2016, vol. 92, iss. 1, pp. 230-231. URL: https://doi.org/10.1111/1468-2346.12533
21. Goldstein A. Structural Change and Industrial Development in the BRICS. Edited by Wim Naudé, Adam Szirmai and Nobuya Haraguchi. International Affairs, 2015, vol. 91, iss. 6, pp. 1427-1428. URL: https://doi.org/10.1111/1468-2346.12470
22. Burges S.W. The BRICS and the Future of Global Order. By Oliver Stuenkel. International Affairs, 2015, vol. 91, iss. 4, pp. 878-879. URL: https://doi.org/10.1111/1468-2346.12357
23. Hopewell K. The BRICS - Merely a Fable? Emerging Power Alliances in Global Trade Governance. International Affairs, 2017, vol. 93, iss. 6, pp. 1377-1396.
URL: https://doi.org/10.1093/ia/iix192
24. Pant H.V. Can BRICS Shape a New World Order? International Studies Review, 2016, vol. 18, iss. 4, pp. 731-732. URL: https://doi.org/10.1093/isr/viw049
Conflict-of-interest notification
We, the authors of this article, bindingly and explicitly declare of the partial and total lack of actual or potential conflict of interest with any other third party whatsoever, which may arise as a result of the publication of this article. This statement relates to the study, data collection and interpretation, writing and preparation of the article, and the decision to submit the manuscript for publication.
